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惯性数据测量一一卡 尔曼滤波
- Y% t' q5 z! v6 f介绍
?; x1 T; r2 P# F; y# k对于大多数人来说，卡尔曼滤波很难理解。的确，他奇迹般地解决了其他方法很难解决的问题。但是注意，卡尔曼滤波并不是解决你所有问题万能的良方。; y" e l9 C7 T1 {. `
这篇文章将阐述卡尔曼滤波的使用。我们将使用多的实际方法而避免那些很难理解的繁琐理论，因为大多数人仅仅将其用于MAV/UAV (微型飞行器/无人机)应用上, 我将试图将它形象具体化。; V7 Y3 l, e# q1 T& `9 e! V
必须确保你已经知道了怎样使用加速度计和陀螺仪来进行数据采集，另外，一些基础的代数知识也是必要的。+ ^) I! O7 ?/ ^3 @) `
8 L0 I. d) @2 l# G6 H4 G5 e0 r基本操作
! p% ^! o" ^! E. P卡尔曼滤波是- -种链形滤波器( 累接滤波器)，他需要两个东西:
2 D7 O& J( Q. `8 Y: Q% \3 o首先，你将需要几种输入(- -路或更多的数据源)，你可以仅仅使用线性计算将他们转换为你预期的输出。换句话说，在我们的问题中，我们需要建立- - 个线性模型。" v5 z9 k) e; n% V7 I# P% w
其次，你需要另一路输入。这一路是期望数据中的实际外界数据值，或者是它的近似。
/ l- M2 w: X2 `9 [4 c每--次迭代，卡尔曼滤波器都将微小地改变线性模型中的变量，因此线性模型的输出将于第二次输入接近。
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& u& v: o7 @' m1 ]8 ?( y) P( m, g; r! r/ b# o* S8 w2 L5 |
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发表于 2020-1-14 13:55
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